虚拟机centos7开放端口本地连接不上

在虚拟机的centos7增加一个开放端口6379,显示如下
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但是本地windows用telnet还是无法连接
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对Linux不是很熟悉,请哪位大神指导一下这个问题

8个回答

在虚拟机(Vmware Workstation)下,安装了CentOS7,现在想通过SSH工具连接虚拟机中的CentOS7

1、 首先,要确保CentOS7安装了 openssh-server,在终端中输入 yum list installed | grep openssh-server

此处显示已经安装了 openssh-server,如果又没任何输出显示表示没有安装 openssh-server,通过输入 yum install openssh-server

来进行安装openssh-server

2、 找到了 /etc/ssh/ 目录下的sshd服务配置文件 sshd_config,用Vim编辑器打开

将文件中,关于监听端口、监听地址前的 # 号去除

然后开启允许远程登录

最后,开启使用用户名密码来作为连接验证

保存文件,退出

3、 开启 sshd 服务,输入 sudo service sshd start

检查 sshd 服务是否已经开启,输入ps -e | grep sshd

或者输入netstat -an | grep 22 检查 22 号端口是否开启监听

4、 在Vmware Workstation中,查看CentOS7的属性,发现网络连接方式是采用的 NAT 方式连接的

5、 在Vmware Workstation中,点击编辑=》虚拟网络编辑器,进入虚拟网络编辑器,查看发现 NAT 模式的连接采用的网络适配器名称为VMnet8

6、在 windows 主机中,在命令行中输入ipconfig 查看主机IP,找到 VMnet8 的连接信息,此处 ip 为192.168.30.1

7、在CentOS中,输入ifconfig查看网络连接地址,发现CentOS的网络地址为192.168.112.128

8、在CentOS中,输入ping 192.168.30.1 测试是否能连通主机,发现可以连通

9、在主机中,输入 ping 192.168.112.128,测试主机是否能连通CentOS,发现连不通

如果可以连得通,可以直接跳至第12 步

10、在主机,打开网络配置,选择网络适配器 VMnet8 的 TCP/IPv4 的属性,进行一下网络配置

要求子网掩码、默认网关均和CentOS一致,并将IP地址修改为 192.168.112.1,即保证主机的 IP 和 CentOS 的 IP 在同一网络区段中

11、再在主机中,输入 ping 192.168.112.128,已经可以连接得通了

12、在SSH工具(此处使用的XShell)中,新建连接,输入 CentOS 的 IP 地址、用户名、密码即可连接成功

连接成功

13、为了免去每次开启 CentOS 时,都要手动开启 sshd 服务,可以将 sshd 服务添加至自启动列表中,输入systemctl enable sshd.service

可以通过输入systemctl list-unit-files | grep sshd,查看是否开启了sshd 服务自启动

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AbstractBin 抱大腿
大约一年之前 回复

netstat -tnlp查看一下端口是否启用

你这个虚拟机的网段的ip和真实机能ping通吗?

你的这个端口没有配置吧,或者你检查一下防火墙在Linux和windows上面的都检查一下。

VM 选择那种网络配置方式,应该选择NAT

如果是要用虚拟机和不是本机的电脑连接,需要用桥接模式,这样才能连接上,利用ping程序测试。

网卡改成桥接把,对你的测试有帮助。nat模式需要添加路由表,单纯测试用VMnet0也行。

  1. 先使用ss -ant看下端口是否启动; 2. 如果启动 关闭防火墙看是否能连接 3. 如果能,检查防火墙规则;如果不能,请检查网络; 4.推荐使用NAT,虚拟机使用静态IP。
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课程分为两条主线: 1&nbsp;从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。 2&nbsp;从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

最近面试Java后端开发的感受:如果就以平时项目经验来面试,通过估计很难,不信你来看看

在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

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